AI Perks اسٹارٹ اپس اور ڈویلپرز کو پیسے بچانے میں مدد کرنے کے لیے AI ٹولز، کلاؤڈ سروسز اور APIs پر خصوصی ڈسکاؤنٹس، کریڈٹس اور ڈیلز تک رسائی فراہم کرتا ہے۔
محققین کو فی الحال کتنے مفت AI کریڈٹس مل سکتے ہیں؟
زیادہ تر محققین بیک وقت چار سے پانچ figures کے مفت AI کریڈٹس جمع کر سکتے ہیں، کیونکہ ماڈل لیبز، کلاؤڈ پلیٹ فارمز، GPU وینڈرز اور پبلک کمپیوٹ انیشیٹوز الگ الگ اکیڈمک ٹریک چلاتے ہیں جو ایک دوسرے کے ساتھ مقابلہ نہیں کرتے۔
کوئی ایک پروگرام لیب کے پورے سال کا خرچ پورا نہیں کرتا۔ جو پیٹرن کام کرتا ہے وہ ہے تین یا چار درمیانی گرانٹس جو بل کی مختلف تہوں کو کور کرتی ہیں، اور جو مختلف سائیکلوں میں تجدید ہوتی ہیں، بجائے اس کے کہ ایک بڑی گرانٹ ہو جو سب کچھ ایک ساتھ ختم کر دے۔
زیادہ مشکل مسئلہ دریافت کرنا ہے۔ ریسرچ ٹریکس خاموشی سے اعلانیہ کیے جاتے ہیں، ایسے سب ڈومینز پر رہتے ہیں جن سے کوئی لنک نہیں کرتا، اور شاذ و نادر ہی اسٹارٹ اپ کریڈٹ راؤنڈ اپس میں نظر آتے ہیں جو سرچ پر حاوی ہوتے ہیں۔ AI Perks 194 کمپنیوں میں 7.7 ملین ڈالر کے کریڈٹس کو ٹریک کرتا ہے، جن میں اکیڈمک اور ریسرچ ٹریکس بھی شامل ہیں جنہیں زیادہ تر فہرستیں مکمل طور پر نظر انداز کر دیتی ہیں۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Lovable Up to $150
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
کون سے پرووائیڈرز محققین کے لیے مفت AI کریڈٹس پیش کرتے ہیں؟
قابل اعتماد ذرائع چار گروہوں میں آتے ہیں: فرنٹئیر ماڈل لیبز، ہائپر اسکیل کلاؤڈز، GPU اور انفرنس وینڈرز، اور عوامی طور پر فنڈڈ کمپیوٹ انیشیٹوز۔ ہر ایک مختلف آئٹم کو کور کرتا ہے، یہی وجہ ہے کہ وہ اسٹیک کرتے ہیں۔
ذیل میں گرانٹ کے سائز مشاہدہ شدہ بینڈز ہیں، شائع شدہ قیمتوں کی فہرستیں۔ پرووائیڈرز پروجیکٹ کے مطابق ایوارڈز کا سائز دیتے ہیں، اور وہی پروگرام ایک سولو پی ایچ ڈی طالب علم اور فنڈڈ ملٹی ایئر لیب کے لیے بہت مختلف نمبر پیدا کر سکتا ہے۔
| پرووائیڈر | کریڈٹ کس چیز کا احاطہ کرتا ہے | عام گرانٹ کی شکل | کس کے لیے سب سے مضبوط |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API ٹوکنز | انفرادی پروجیکٹس کے لیے معمولی، فنڈڈ کام کے لیے چار سے پانچ figures | طویل سیاق و سباق دستاویز کا تجزیہ، حفاظت اور قابل فہم تحقیق |
| OpenAI | GPT ماڈل API کا استعمال | مقررہ گرانٹس، عام طور پر منظور شدہ ہر پروجیکٹ کے لیے کم چار figures | پائلٹ اسٹڈیز، بینچ مارک تولید |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, پلس عام GPU اور TPU کمپیوٹ | درمیانی چار figures براہ راست، ایک ادارے کے ذریعے بڑا | ٹیمیں جنہیں ایک بل پر ماڈلز اور ٹریننگ کمپیوٹ کی ضرورت ہے |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI اور Azure کمپیوٹ | ڈالر کے اعداد و شمار کے بجائے اکثر استعمال کے مختص کے طور پر دیا جاتا ہے | یونیورسٹی کے پیمانے پر ادارہ جاتی رسائی |
| AWS | Bedrock ماڈلز پلس وسیع تر AWS اسٹیٹ | ٹریک اور علاقے کے لحاظ سے وسیع پیمانے پر مختلف | وہ لیبز جن کے ڈیٹا پائپ لائنز پہلے سے ہی AWS پر ہیں |
| NVIDIA | GPU گھنٹے اور DGX-کلاس کلاؤڈ رسائی | ہارڈ ویئر یا کمپیوٹ مختص، ڈالر کریڈٹ نہیں | ٹریننگ اور فائن ٹیوننگ کے رن، API کالز نہیں |
| Hugging Face | ہوسٹڈ انفرنس اور کمیونٹی GPU گرانٹس | چھوٹی، تیز، قابل تجدید | اوپن ڈیٹا سیٹس، ماڈل ریلیز، پبلک ڈیموز |
| Together AI, Groq, Fireworks | اوپن ویٹ ماڈل انفرنس | فراخدل مفت ٹائرز پلس صوابدیدی تحقیق کریڈٹ | Llama اور Mistral کلاس ماڈلز پر ہائی-وولوم بیچ انفرنس |
| نیشنل کمپیوٹ انیشیٹوز (US, EU, UK) | مشترکہ پبلک GPU صلاحیت | GPU گھنٹوں میں مختص، راؤنڈ میں دیے جاتے ہیں | ٹریننگ رن جنہیں کوئی ایک وینڈر گرانٹ کور نہیں کرے گی |
شرائط ایک ٹریک سے دوسرے میں تیزی سے مختلف ہوتی ہیں، اور ایوارڈ سے منسلک شرائط شاذ و نادر ہی وہ ہوتی ہیں جو درخواست دہندگان توقع کرتے ہیں۔ ہر ایک کے لیے موجودہ شرائط getaiperks.com پر درج ہیں۔
تحقیق AI اخراجات بڑے پیمانے پر مختلف انداز میں کیوں برتاؤ کرتے ہیں
تحقیق کے اخراجات لکیری کے بجائے سپائکی ہوتے ہیں، کیونکہ جب بھی کوئی پراامپٹ، ماڈل یا پیرامیٹر بدلتا ہے تو تشخیص پورے ڈیٹا سیٹ کو دوبارہ چلاتا ہے۔ ایک پروڈکٹ ٹیم کا بل صارفین کے ساتھ بڑھتا ہے۔ ایک لیب کا بل تجرباتی حالات کی تعداد کے ساتھ بڑھتا ہے، جو بہت تیزی سے بڑھتا ہے۔
یہ سب سے بڑی وجہ ہے کہ محققین کم اندازہ لگاتے ہیں کہ انہیں کیا ضرورت ہے:
| لاگت کا ڈرائیور | تحقیق میں یہ کیوں اثر انداز ہوتا ہے | عملی اثر |
|---|---|---|
| Ablations | ہر تغیر پورے ایوا سیٹ کو دوبارہ چلاتا ہے | ایک ٹیبل کی قیمت سنگل پاس سے 10x سے 30x ہو سکتی ہے |
| Reproducibility | نتائج مہینوں بعد رن کو بچانے چاہئیں | وہی خرچ دو بار، کبھی کبھی تین بار ہوتا ہے |
| Long context | پیپرز، ٹرانسکرپٹس اور کوڈ بیس ونڈو کو بھرتے ہیں | فی کال لاگت قیمتوں کی حد کے اوپری حصے کے قریب آتی ہے |
| Human-in-the-loop labelling | ماڈل سے تعاون یافتہ اینوٹیشن پورے کارپس میں چلتی ہے | والیوم، پیچیدگی نہیں، بل کو ڈرائیو کرتا ہے |
| Reviewer requests | راؤنڈ دو میں ایسے تجربات طلب کیے جاتے ہیں جن کے لیے آپ نے بجٹ نہیں بنایا تھا | گرانٹ کے سال بند ہونے کے بعد خرچ آتا ہے |
دو عملی نتائج۔ پہلا، بیچ اور کیو انفرنس یکساں کل والیوم پر انٹرایکٹو کالز سے نمایاں طور پر سستا ہوتا ہے، اور زیادہ تر تحقیقی ورک لوڈ فطرت کے لحاظ سے بیچ ہوتے ہیں۔ دوسرا، کریڈٹس اس وقت کہیں زیادہ قیمتی ہوتے ہیں جب وہ تجربات سے پہلے آتے ہیں بجائے اس کے کہ ان کے دوران، جو وقت کو حکمت عملی کا حصہ بناتا ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Lovable Up to $150
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
ریسرچ کریڈٹس کس کے ساتھ اسٹیک ہوتے ہیں؟
ماڈل کریڈٹس، کمپیوٹ کریڈٹس اور ٹولنگ کریڈٹس تین الگ الگ بل ہیں، اور ایک لیب جو ان میں سے صرف ایک کو رکھتی ہے وہ اب بھی حقیقی رقم ادا کرتی ہے۔
ایک عام تحقیقی اسٹیک میں چار تہیں ہوتی ہیں:
- ماڈل رسائی: Anthropic, OpenAI, Google یا اوپن ویٹ ہوسٹ سے API ٹوکنز
- کمپیوٹ: ٹریننگ، فائن ٹیوننگ اور کسی بھی سیلف ہوسٹڈ کے لیے GPU گھنٹے
- ڈیٹا اور اسٹوریج: آبجیکٹ اسٹوریج، ویکٹر ڈیٹا بیس، مینجڈ Postgres
- ٹولنگ: تجربہ ٹریکنگ، اینوٹیشن، آرکیسٹریشن، آبزروایبلٹی
آخری دو تہوں میں زیادہ تر وینڈرز اکیڈمک یا اوپن سورس ٹائرز چلاتے ہیں جو ان کے اسٹارٹ اپ ٹائرز سے زیادہ فراخدل ہوتے ہیں اور اکثر شائع شدہ کام کے لیے مکمل طور پر مفت ہوتے ہیں۔ یہ وہ تہیں بھی ہیں جنہیں محقق پوچھنا بھول جاتے ہیں، کیونکہ ہیڈ لائن نمبر ہمیشہ ماڈل کریڈٹس پر ہوتا ہے۔
ادارہ جاتی اور ذاتی گرانٹس بھی عام طور پر اسٹیک ہوتی ہیں۔ ایک ڈپارٹمنٹ لیول کلاؤڈ مختص عام طور پر انفرادی کریڈٹ کو استعمال نہیں کرتا جو ایک محقق اپنے پروجیکٹ کے لیے حاصل کرتا ہے۔ AI Perks ٹریک کرتا ہے کہ کون سے زمرے مطابقت پذیر ہیں اور کون سے باہمی طور پر خصوصی ہیں۔
وقت یہ کیسے طے کرتا ہے کہ گرانٹ کی کتنی مالیت ہے
لیڈ ٹائم، ہیڈ لائن ویلیو نہیں، یہ طے کرتا ہے کہ گرانٹ کا کتنا کریڈٹ لیب اصل میں خرچ کر پائے گی۔ ایک ہی سائز کے دو ایوارڈز ان تجربات کے لحاظ سے بہت مختلف رقم کے ہوتے ہیں جنہیں وہ فنڈ کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔
تین چیزیں ریسرچ کریڈٹس کو غیر معمولی طور پر ٹائمنگ کے لحاظ سے حساس بناتی ہیں:
سست ٹریکس اور فوری ٹریکس الٹے ناکامی کے طریقے ہیں۔ کچھ ایوارڈز ریویو راؤنڈز میں طے ہوتے ہیں اور اپنی رفتار سے جواب دیتے ہیں۔ دیگر ایک منٹ میں دعویٰ کیے جاتے ہیں اور ان کے قبول ہونے کے لمحے سے گنتی شروع کر دیتے ہیں۔ ایک لیب جو دونوں کے ساتھ ایک جیسا سلوک کرتی ہے وہ ان کا انتظار کرتی ہے جن کی انہیں جلد ضرورت تھی اور ان کا استعمال کرتی ہے جن کی انہیں دیر سے ضرورت تھی۔
ٹولنگ اور ڈیٹا لیئر خاموش ہے۔ یہ ہیڈ لائن ماڈل کریڈٹس کے مقابلے میں کم اہمیت کا حامل ہے، اور یہ وہ لیئر ہے جو بار بار آنے والے اخراجات کو ہٹاتا ہے جو ماڈل کریڈٹس کے چلے جانے کے بہت بعد تک باقی رہتے ہیں۔
پروگرامز حرکت کرتے ہیں۔ اسٹارٹ اپ پروگرامز کے مقابلے میں ریسرچ ٹریکس زیادہ اکثر کھلتے، بند ہوتے ہیں اور سائز بدلتے ہیں، اور ایک چھوٹا ہوا ونڈو ایک مکمل گرانٹ سائیکل کی قیمت ادا کر سکتا ہے۔ کون سے ٹریکس اس وقت لائیو ہیں، اور محقق ان سے زیادہ سے زیادہ فائدہ کیسے اٹھاتے ہیں جن کے لیے وہ کوالیفائی کرتے ہیں، یہ وہ ہے جو AI Perks برقرار رکھتا ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Lovable Up to $150
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
محققین فری AI کریڈٹس کے بارے میں کیا غلط سمجھتے ہیں
سب سے مہنگا غلطی کریڈٹس کو ڈسکاؤنٹ کے بجائے ڈیڈ لائن کے طور پر دیکھنا ہے۔ ان میں سے تقریبا سبھی وقت کے لحاظ سے محدود ہوتے ہیں، اور غیر خرچ شدہ کریڈٹ کو بس پرووائیڈر کو واپس کر دیا جاتا ہے۔
بار بار ہونے والی غلطیاں:
ایک پرووائیڈر کو درخواست دینا۔ منظوری کی شرحیں اتنی زیادہ نہیں ہیں کہ ایک واحد درخواست کو حکمت عملی بنایا جا سکے۔ تین منظوریوں کے ساتھ چار درخواستیں ایک احتیاط سے پالش شدہ جمع کرانے سے بہتر ہیں۔
یہ فرض کرنا کہ اسٹارٹ اپ پروگرام اکیڈمک کو خارج کرتا ہے۔ بہت سے نہیں کرتے، خاص طور پر اسپن آؤٹس، لیب سے وابستہ کمپنیوں اور اپنے کام کو کمرشلائز کرنے والے محققین کے لیے۔ AI Perks پر ٹریک کیے گئے 7.7 ملین ڈالر کا حیرت انگیز حصہ ان محققین کے لیے کھلا ہے جو یہ فرض کرتے ہیں کہ یہ ان کے لیے نہیں ہے۔
اوپن ویٹ ماڈلز کو نظر انداز کرنا۔ تحقیق کے کام کا ایک بڑا حصہ فرنٹئیر قیمتوں کے ایک حصے پر اوپن ویٹ ماڈلز پر بالکل ٹھیک چلتا ہے۔ فرنٹئیر کریڈٹس کو ان کالز کے لیے محفوظ رکھنا جنہیں واقعی فرنٹئیر صلاحیت کی ضرورت ہے، مؤثر رن وے کو دوگنا کر سکتا ہے۔
پیپر کے لیے بجٹ بنانا اور ریبطال کے لیے نہیں۔ ریویور کی طرف سے درخواست کردہ تجربات باقاعدگی سے کریڈٹس کی میعاد ختم ہونے کے بعد آتے ہیں۔ ایک ریزرو رکھیں.
کبھی دوبارہ درخواست نہ دینا۔ تجدید اور دوسری گرانٹس عام ہیں، اور زیادہ تر محققین کبھی پوچھتے ہی نہیں۔ شائع شدہ آؤٹ پٹس والا ایک مکمل پروجیکٹ پہلی گرانٹ جیتنے والے سے مضبوط درخواست ہے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
کیا مجھے ریسرچ AI کریڈٹس حاصل کرنے کے لیے یونیورسٹی کی وابستگی کی ضرورت ہے؟
ہمیشہ نہیں۔ کچھ ٹریکس یونیورسٹیوں سے آگے دیکھتے ہیں اور کچھ نہیں، اور جو دیکھتے ہیں وہ ادارہ جاتی ای میل ایڈریس سے زیادہ عوامی آؤٹ پٹس کا ریکارڈ زیادہ اہمیت دیتے ہیں۔ یہ پرووائیڈرز کے درمیان کافی مختلف ہوتا ہے کہ یہ ٹریک بہ ٹریک جانچنے کے قابل ہے بجائے اس کے کہ کسی بھی طرح سے فرض کیا جائے۔ کون سے غیر وابستہ محققین کے لیے کھلے ہیں getaiperks.com پر درج ہیں۔
مجموعی طور پر محققین کے لیے مفت AI کریڈٹس کی کتنی مالیت ہے؟
درخواستوں کا ایک اچھی طرح سے ترتیب دیا گیا سیٹ عام طور پر بیک وقت چار سے پانچ figures کی حد میں آتا ہے، جس میں پبلک کمپیوٹ مختص ڈالر کے بجائے اوپر GPU گھنٹے شامل کرتے ہیں۔ فنڈڈ لیبز اونچی پہنچتی ہیں۔ AI Perks 194 کمپنیوں میں 7.7 ملین ڈالر کے کریڈٹس کو ٹریک کرتا ہے، بشمول وہ ریسرچ ٹریکس جنہیں زیادہ تر راؤنڈ اپس مکمل طور پر چھوڑ دیتے ہیں۔
کیا میں اپنے لیب سے نکلنے والے اسٹارٹ اپ کے لیے ریسرچ کریڈٹس استعمال کر سکتا ہوں؟
عام طور پر وہی گرانٹ پر نہیں۔ تحقیق کے ٹریکس اور کمرشل ٹریکس کو زیادہ تر پرووائیڈرز پر ڈیزائن کے لحاظ سے الگ رکھا جاتا ہے۔ بہتر راستہ دونوں کو رکھنا ہے: تعلیمی کام کے لیے ریسرچ ایوارڈ اور کمپنی کے لیے ایک الگ اسٹارٹ اپ ٹریک۔ دونوں شاذ و نادر ہی ٹکراتے ہیں، اور زمروں کو getaiperks.com پر میپ کیا جاتا ہے۔
کیا اوپن ویٹ ماڈلز فرنٹئیر کریڈٹس کا حقیقی متبادل ہیں؟
تحقیق کے بہت سے حصوں کے لیے، ہاں۔ کلاسیفیکیشن، ایکسٹریکشن، ایمبیڈنگ اور بلک اینوٹیشن فرنٹئیر قیمتوں کے ایک حصے پر اوپن ویٹ ماڈلز پر اچھی طرح چلتے ہیں۔ فرنٹئیر ماڈلز طویل سیاق و سباق کی استدلال اور مشکل جنریشن پر اپنی لاگت کماتے ہیں۔ دونوں کے درمیان ورک لوڈ کو تقسیم کرنا ہی وہ طریقہ ہے جس سے لیبز ایک مقررہ کریڈٹ گرانٹ کو پورے سال تک چلاتی ہیں۔
جب ریسرچ کریڈٹس کی میعاد ختم ہو جاتی ہے تو کیا ہوتا ہے؟
تقریبا ہر پروگرام میں غیر خرچ شدہ کریڈٹ ضبط کر لیا جاتا ہے، اور توسیع زیادہ سے زیادہ صوابدیدی ہوتی ہے۔ اسی لیے ترتیب کل ویلیو سے زیادہ اہم ہے: تجربات کے ڈیزائن ہونے سے پہلے دعویٰ کی گئی گرانٹ اکثر آدھی ضائع ہو جاتی ہے۔ میعاد ختم ہونے کا رویہ پرووائیڈر کے لحاظ سے تیزی سے مختلف ہوتا ہے، لہذا گرانٹ قبول کرنے کے بعد کے بجائے اسے قبول کرنے سے پہلے اس کی تصدیق کریں۔
کیا GPU گرانٹس اور API کریڈٹس ایک ہی چیز کے طور پر شمار ہوتے ہیں؟
نہیں، اور انہیں گڈمڈ کرنا ایک عام منصوبہ بندی کی غلطی ہے۔ GPU مختص ٹریننگ، فائن ٹیوننگ اور سیلف ہوسٹڈ انفرنس کو کور کرتے ہیں۔ API کریڈٹس ہوسٹڈ ماڈل کی کالز کو کور کرتے ہیں۔ دونوں کام کرنے والی لیب کو دونوں کی ضرورت ہوتی ہے، اور صرف ایک کو رکھنے سے دوسرے پر لائیو بل باقی رہتا ہے۔
getaiperks.com پر سبسکرائب کریں →
تجربات چلائیں۔ فراہم کنندگان کو کمپیوٹ فنڈ کرنے دیں۔
